3차원 Polygonal Mesh는 그래픽스, 에니메이션, 게임에서 3차원 객체에 대한 표현에 사용되고, 이러한 3차원 모델에 대한 IndexedFaceSet 노드에 3차원 정전정보와 연결정보를 압축하는데 MPEG-4 3DMC를 사용한다. 이러한 연결정보는 다각형의 Mesh 형태로 3차원 모델을 구성하는 정보를 갖는데, 이는 Tepological Surgery 라고 하는 방법을 통해서 2차원의 스트립 단위의 데이터로 분해된다. 이러한 3D 데이터는 방송환경과 같은 재전송이 불가능한 네트워크의 환경에서 유무선 네트워크 상에서 채널문제로 인해서 데이터의 손실이 있게 되면, 복호화 된 데이터는 데이터의 손상이 발생하게 된다. 이러한 현상은 3D 모델의 좌표의 연결정보에 손상을 주게 되고, 여기서 복호화 된 데이터는 스트립 단위로 손상이 발생하게 된다. 이러한 현상은 3차원 모델의 좌표의 연결정보에 손상을 주게 된다. 본 논문은 이러한 3차원 정보의 손상을 효과적으로 복원하기 위한 연구에 관한 것이며, Mesh의 면을 이루는 각 꼭지점의 좌표들의 연결 정보가 손실되지 않는 스트립에서는 약간의 차이는 있을 수 있으나, 완벽한 복원을 하였고, 두 개 이상의 스트립이 붙어서 손상된 경우나, 좌표의 연결 정보가 없는 경우에는 조건에 따라 현저히 좋은 격과를 얻을 수 있었다.
Light Drawing은 사진 촬영 기법 중 하나로, 어두운 방이나 밤에 빛이 나는 물체의 움직임을 노출 기법을 이용하여 촬영 한 것이다[1]. 사용자가 Light Drawing을 만들려 한다면 장 노출 카메라가 필요하고, 어두운 환경이 필요함으로 제한사항이 따르며 사용자는 3차원 공간에 그림을 그리는 것에 어려움을 느낀다. 반면에 포토�斌� 같은 컴퓨터 드로잉 툴을 사용하여 Light Drawing 효과를 낼 수 있다. 그러나 마우스나, 타블렛과 같은 입력 장치는 실제로 그림을 그리는 행위와 차이가 나기에 사용자들의 흥미를 반감시킨다. 본 논문에서는 Light Drawing을 손쉽게 제작 가능한 디지털 컨텐츠를 제안한다. 스테레오 비전을 이용하여 빛의 3차원 위치 정보를 계산하고 Drawing Effect를 이용하여 3차원 가상 공간에 Light Drawing을 구현하였다.
가상세계를 저작하기 위한 일반적인 방법은 3차원 모델을 사용하여 객체를 만들고, 그 3차원 객체들을 조직하기 위하여 "장면 그래프(scene graph)"라는 자료구조를 사용하는 것이다. 최근 가상현실의 또 다른 플랫폼으로 이미지 기반 렌더링이 대두되고 있는데, 이 것은 사진과 같은 사실감을 줄 수 있다는 큰 장점을 가진 반면 상호작용의 한계로 인하여 아직까지는 간단한 항해 시스템 등에서만 사용하고 있다. 이 논문은 객체/장면 표현에 대한 위의 두 접근방법의 장점 병합하여, 3차원 모델과 다양한 이미지 기반 객체/장면을 정의하고 이 것들을 함께 렌더링 할 수 있는 장면 그래프 구조를 제안하였다. 또한 Shade등 [1]이 이미 제안한 것처럼, 한 객체에 대한 여러 단계의 LOD(level of detail)를 표현하기 위하여, 서로 다른 다양한 표현방법을 사용하였다. 예를 들면, 동일한 객체지만 가까운 거리에 위치할 때는 3차원 모델을 보여주고, 중간정도 떨어져 있는 경우 빌보드(billboard)의 형태로 보여주며, 아주 멀리 있을 때는 환경 맵(environment map)의 한 부분으로 보여줄 수 있다. 이러한 혼합된 플랫폼을 사용하는 가장 큰 목적은 이미지 기반의 가상환경에 3차원 모델을 포함시킴으로써 상호작용의 한계를 극복하는 것이다. 이러한 플랫폼을 만들기 위하여 몇 가지 선행해야 할 기술적인 과제들이 있다. 다양한 이미지 기반 기술을 유지할 수 있는 장면 그래프의 노드를 디자인하고, 적절한 LOD나 표현을 선택할 수 있는 기준을 정립하며, 그들 사이의 전환을 처리해야 함은 물론, 적절한 상호작용 방법을 구현하고, 전체적인 장면을 올바르게 렌더링 하는 것을 보장할 수 있어야 한다. 현재 우리는 Sense8사의 WorldToolKit 의 장면 그래프 구조에 환경 맵, 빌보드, 움직이는 텍스쳐(moving textures)와 스프라이트(sprites), 그림 속으로의 여행(Tour-into-the-Picture)", view interpolated 객체를 위한 새로운 노드를 추가하였다. 시점으로부터의 거리나 이미지 공간상의 척도를 사용하여 적절한 LOD를 선택하였으며, 사용자가 객체의 내부깊이를 인지하는 거리를 기준으로 객체를 3차원 모델로 보여줄 것인지 이미지로 보여줄 것인지 결정하였다. 또한 상호작용 중에는 객체가 얼마나 떨어져 있는지에 관계없이 3차원 모델이 있다면 그것을 사용하도록 하였다. 마지막으로, 이론적으로 유도한 스위칭 규칙이 유효한지 실험을 하였으며, 긍정적인 결과를 얻었다.
최근 MPEG(moving picture experts group)에서 표준화를 진행하고 있는 3차원 비디오 시스템은 다시점 영상과 깊이영상을 동시에 이용하여 사용자가 임의의 시점을 선택하거나 스테레오스코픽 장치와 같은 3차원 영상 재생장 치를 동해 3차원 영상을 제공하는 차세대 방송 시스템이다 제한된 시점수를 이용하여 보다 많은 시점의 영상을 제공하려면 중간시점의 영상을 보간하는 장치가 필수적이다. 이 시스템의 입력정보인 깊이값을 이용하면 시점이동을 쉽게 할 수 있는데, 보간한 영상의 화질은 이 깊이값의 정확도에 따라 결정된다. 깊이맵은 대개 컴퓨터 비전을 기반으로 한 스테레오 정합기술을 이용 획득하는데, 객체의 경계와 같은 깊이값 불연속 영역에서 주로 깊이값 오류가 발생하게 된다. 이런 오류는 생성한 중간영상의 배경에 원치 않는 잡음을 발생시킨다. 기존의 방법에서는 측정한 깊이법의 객체 경계와 영상의 객체 경계가 일치한다는 가정으로 중간영상을 합성했다. 그러나 실제로는 깊이값 측정 과정에서 두 가지 경계가 일치하지 않아 전경의 일부분이 배경으로 합성되어 잡음을 발생하는 것이다. 본 논문에서는 깊이맵을 기반으로 중간시점의 영상을 보간할 때 발생하는 경계 잡음을 처리하는 방법을 제안한다. 중간영상을 합성할 때 비폐색 영역을 합성한 후 경계 잡음이 발생할 수 있는 영역을 비폐색 영역을 따라 구별한 다음, 잡음이 없는 참조 영상을 이용함으로써 경계 잡음을 처리할 수 있다. 실험 결과를 통해 배경 잡음이 사라진 자연스러운 합성영상을 생성했다.
CCD 카메라와 LCD를 사용하여 실시간 홀로그램 제작방법을 제안하였다. 본 시스템은 백색광을 사용하여 3차원 영상을 재생하기 위한 무지개 홀로그램 방법을 사용하였으며, CCD카메라의 낮은 해상도를 감안하여 간섭패턴의 간격을 크게 할 수 있는 in-line 홀로그램 제작방법을 사용하였다. 제안한 구성도로 간섭된 간섭패턴은 CCD카메라에 감지되고 비디오신호로 변환되어 LCD에 입력된다. 간섭패턴이 입력된 LCD에 백색광을 조사하여 영상을 재생하면 입체영상을 볼 수 있으며, 입력영상의 위치를 변화하면 재생영상도 같이 움직이는 실시간 홀로그램이 된다. 본 논문에서 제안된 방법이 백색광을 사용한 실시간 홀로그램 제작에 유용함을 확인하기 위하여 해상도가 높은 홀로그래픽 필름에 먼저 기록하여 재생해보고, 이를 다시 LCD에 기록하고 재생한 후 그 결과를 비교하였다. 또 기록시 기준파와 물체파의 세기비를 변화시켜 최적의 간섭조건을 도출하였다.
The Internet Video Coding (IVC) standard is due to be published by Moving Picture Experts Group (MPEG) for various Internet applications such as internet broadcast streaming. IVC aims at three things fundamentally: 1) forming IVC patents under a free of charge license, 2) reaching comparable compression performance to AVC/H.264 constrained Baseline Profile (cBP), and 3) maintaining computational complexity for feasible implementation of real-time encoding and decoding. MPEG experts have worked diligently on the intellectual property rights issues for IVC, and they reported that IVC already achieved the second goal (compression performance) and even showed comparable performance to even AVC/H.264 High Profile (HP). For the complexity issue, however, there has not been thorough analysis on IVC decoder. In this paper, we analyze the IVC decoder in view of the time complexity by evaluating running time. Through the experimental results, IVC is 3.6 times and 3.1 times more complex than AVC/H.264 cBP under constrained set (CS) 1 and CS2, respectively. Compared to AVC/H.264 HP, IVC is 2.8 times and 2.9 times slower in decoding time under CS1 and CS2, respectively. The most critical tool to be improved for lightweight IVC decoder is motion compensation process containing a resolution-adaptive interpolation filtering process.
포인트 클라우드는 객체 또는 장면을 재구성하기 위한 3D 데이터의 표현 방식 중 하나로써 가상 및 증강 현실을 포함한 다양한 분야에서 활용되고 있다. 포인트 클라우드 데이터는 품질에 따라 수많은 포인트로 이루어질 수 있으며, 이와 관련된 데이터의 양은 2차원 영상의 데이터보다 상당히 많다. 따라서 포인트 클라우드 데이터를 사용하여 다양한 서비스를 제공하기 위해서는 포인트 클라우드의 특징을 고려한 효율적인 압축 기술이 요구되며, 이에 따라 국제 표준화 단체의 Moving Picture Experts Group은 포인트 클라우드 데이터의 효율적인 압축을 위한 V-PCC 표준을 제정하였다. V-PCC는 포인트 클라우드 데이터를 다수의 2차원 공간으로 투영하여 점유 맵, 기하 영상, 그리고 속성 영상을 생성하고 각 2차원 영상을 기존의 비디오 코덱을 활용하여 압축하는 방식이다. 기존의 코덱을 사용하여 압축함에 따라 활용성이 높지만, 3차원 데이터를 다수의 2차원 영상을 통하여 압축하기 때문에 압축의 효율성을 높이기 위한 많은 연구가 필요하다. 본 논문에서는 V-PCC의 부호화 효율을 높이기 위해 점유 맵의 투영 정보를 활용한 속성 영상의 효율적인 압축 방법을 소개하고 이를 위한 적응적 SAO 방법을 제안한다. 실험에서 제안 방법은 V-PCC의 속성 영상에 대해 약 3.2%의 부호화 효율을 보인다.
동영상 데이터를 효율적으로 압축하기 위해서는 입력 영상 데이터의 공간 및 시간적인 중복성 제거가 요구된다. 움직임 추정 및 보상방법은 시간적인 중성을 효과적으로 제거할 수 있지만 프래임간 예측 때문에 계산량이 증가된다. 따라서 계산량을 줄이면서 실시간 처리가 가능한 알고리즘의 연구가 요구된다. 본 논문에서는 인간 시각 특성을 고려하여 DCT 계수를 효과적으로 양자화할 수 있는 양자화기를 제안한다. 제안된 DCT-based H.263의 양자화기는 같은 전송 속도에서 TMN5보다 더 많은 프레임을 전송 처리함으로 화면 드롭현상을 줄일 수 있었다. 또한 객관적 화질 평가를 위한 평균 PSNR에서 TMN5보다 휘도 신호는 $-0.3{\sim}+0.65dB$의 차이를 보이고 색차 신호에서는 1.73dB 정도의 개선을 나타냈다. 계산량 비교에서는 NTSS에 비하여 $30{\sim}31%$, 4SS에 비하여 $20{\sim}21%$ 계산량의 감소를 나타냈다.
BTC (Block Truncation Coding) 영상 압축은 하드웨어 구현이 간단하고, 영상의 에지 보존 능력이 뛰어나, LCD 오버드라이브의 압축 기법으로 널리 사용되어지고 있다. 본 논문에서는 높은 화질을 유지하고 높은 압축률을 얻기 위한 방법으로, Multi-Mode BTC (MM-BTC) 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 advanced Y-based BTC 방법으로 RGB 각각의 비트맵을 하나의 비트맵으로 단일화 하여 압축 율을 높였고, 본 논문에서 제안하는 improved 2-level 와 4-level BTC 방법을 사용하여 높은 화질을 얻도록 하였다. 시뮬레이션 확인 결과, MM-BTC 는 기존 연구된 BTC 알고리즘 결과보다 최대 2.34 dB 높은 정지 영상 PSNR(Peak Signal to Noise Ratio)결과를 확인 할 수 있었다. LCD overdrive 에 적용한 동영상 PSNR과 비교 결과, MM-BTC 가 기존 연구된 BTC 알고리즘 결과보다 최대 2.33 dB 높은 PSNR 결과가 확인되었다.
요즘 스마트폰과 스마트 TV와 같은 스마트 기기에 대한 관심이 높아짐에 따라 보다 다양한 기능을 포함하는 영상장치가 주목받고 있다. 특히, 스마트 TV는 3차원 영상을 서비스함에 따라 보다 고화질의 3차원 영상을 효율적으로 부호화하는 것이 중요하다. 최근 MPEG(moving picture experts group) 그룹에서는 다시점 영상과 깊이 영상을 동시에 압축하여 부호화하는 표준화 작업이 진행되고 있다. 제한된 수의 시점을 이용하여 편안한 3차원 입체 영상을 재현하기 위해서는, 충분한 수의 중간시점의 영상을 생성해야 한다. 깊이정보를 이용하여 3차원 워핑을 수행하면 가상시점의 영상을 합성할 수 있는데, 깊이값의 정확도에 따라 화질이 달라진다. 스테레오 정합 기술을 이용하여 깊이맵을 획득할 때 객체의 경계와 같은 깊이값 불연속 영역에서 깊이값 오류가 발생할 수 있다. 이러한 오류는 생성한 중간영상의 배경에 원치 않는 잡음을 생성한다. 본 논문에서는 편안한 3차원 비디오 재현을 위하여 깊이맵을 기반으로 중간시점의 영상을 생성할 때 발생하는 경계 잡음을 제거하는 방법을 제안한다. 중간시점의 영상을 합성할 때 비폐색 영역을 합성한 후 경계 잡음이 발생할 수 있는 영역을 구별한 다음, 잡음이 없는 참조영상으로 대체함으로써 경계 잡음을 제거할 수 있다. 실험 결과를 통해 배경 잡음이 사라진 자연스러운 합성영상을 생성했다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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